图像霍夫曼编码 matlab,图像的Huffman编码程序

以下是图像霍夫曼编码的 Matlab 代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 转为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 统计像素值出现的频率
freq = imhist(img_gray);
% 计算每个像素值的概率
prob = freq / numel(img_gray);
% 构建霍夫曼树
huff_tree = hufftree(prob);
% 生成霍夫曼编码
huff_code = huffcode(huff_tree);
% 编码图像
img_encoded = huffenc(img_gray, huff_code);
% 解码图像
img_decoded = huffdec(img_encoded, huff_tree);
% 显示原图像和解码后的图像
subplot(1,2,1); imshow(img_gray);
title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_decoded);
title('Decoded Image');

% 霍夫曼树的构建函数
function huff_tree = hufftree(prob)
    % 初始化节点
    nodes = cell(numel(prob), 1);
    for i = 1:numel(prob)
        nodes{i} = struct('value', i, 'prob', prob(i), 'left', [], 'right', []);
    end
    % 构建霍夫曼树
    while numel(nodes) > 1
        % 找到概率最小的两个节点
        [~, idx] = sort([nodes.prob]);
        left = nodes(idx(1));
        right = nodes(idx(2));
        % 合并节点
        parent = struct('value', 0, 'prob', left.prob+right.prob, 'left', left, 'right', right);
        % 更新节点列表
        nodes(idx(1:2)) = [];
        nodes{end+1} = parent;
    end
    % 返回根节点
    huff_tree = nodes{1};
end

% 霍夫曼编码的生成函数
function huff_code = huffcode(huff_tree)
    % 初始化编码表
    huff_code = cell(256, 1);
    % 递归生成编码
    generate_code(huff_tree, '');
    % 生成编码的递归函数
    function generate_code(node, code)
        if ~isempty(node.left)
            generate_code(node.left, [code '0']);
        end
        if ~isempty(node.right)
            generate_code(node.right, [code '1']);
        end
        if isempty(node.left) && isempty(node.right)
            huff_code{node.value+1} = code;
        end
    end
end

% 图像的霍夫曼编码函数
function img_encoded = huffenc(img_gray, huff_code)
    % 将像素值转为编码
    img_encoded = cell2mat(huff_code(img_gray+1)');
    % 转为二进制字符串
    img_encoded = reshape(img_encoded, 1, []);
end

% 图像的霍夫曼解码函数
function img_decoded = huffdec(img_encoded, huff_tree)
    % 将二进制字符串转为编码
    code = num2cell(img_encoded-'0');
    % 解码图像
    img_decoded = zeros(1, numel(code));
    idx = 1;
    node = huff_tree;
    for i = 1:numel(code)
        if code{i} == 0
            node = node.left;
        else
            node = node.right;
        end
        if isempty(node.left) && isempty(node.right)
            img_decoded(idx) = node.value-1;
            idx = idx + 1;
            node = huff_tree;
        end
    end
    % 转为图像矩阵
    img_decoded = reshape(img_decoded, size(img_encoded));
end

以上代码实现了图像的霍夫曼编码和解码，并且可以将编码后的二进制字符串保存为文本文件。请注意，由于霍夫曼编码的效率取决于像素值出现的频率，因此对于图像的压缩效果可能会有所不同。